以下は全て憶測に依るもので、全く根拠のない話です。 ハイパフォーマーを発見するための分析を考えたとき、過去の個人ごとの業績から予測モデルを構築すると、「性別」の効果が有意に効くのではと思います1。そしてそれはきっと、男性の効果がプラス（また…

背景 glm glm.fit C_Cdqrls F77_CALL 背景 一般化線形モデル(GLM)は、一般に線形回帰モデルを正規分布を含む指数分布族に拡張したものだと捉えられています。アイディアとしてはシンプルである割に非常に有用で、GLMによって 整数値（ポアソン回帰） 二値（…

小ネタ①：ロジスティック回帰は集計値を用いても同じ結果となる tmp <- epitools::expand.table(Titanic) library(tidyverse) dat_table <- tmp %>% group_by(Class, Sex, Age) %>% summarise("Yes" = sum(Survived == "Yes"), "No" = sum(Survived == "No")…

背景 RからPythonを呼び出す 線形回帰 ロジスティック回帰 終わりに 背景 通常、私はデータを分析する際には主にRを使用します。しかし分析結果を既存のシステムに投入するなど実装を考えた場合には、Rではなく別の言語を求められることもあると思います。 …

背景 データ準備 ライブラリの読み込み シミュレーションデータの作成 フィッティング stan_glmによるフィッティング 結果の確認 追試 終わりに 背景 Stanを使ってモデリングをしている時に不満を感じる点として、変数選択が難しいということが挙げられます…

背景 しつこいようですが、Marketing Mix Modeling（MMM）の話題です。 先日、こんな面白い論文を見つけました。 GoogleのResearcherによるMMMの論文（彼らはMedia Mix Modelingと呼んでいます）なのですが、ヒルの式を用いて広告のShape効果（Carveture効果…

背景 ちょっとした用事によりリコール情報について調査する機会がありました。これまでWebスクレイピングは経験がなかったのですが、便利なライブラリ（{rvest}）もあることだし、挑戦してみた結果を紹介します。 内容としては、国交省のサイトにある「リコ…

背景 これまでMarketing Mix Modeling（MMM）におけるAdStock効果の推定について色々と記事を書いてきましたが、その他にも試したいと思っているモデルがいくつかあります。その一つが階層ベイズモデルと状態空間モデルを同時に取り扱うものです。 例えば「…

いきなりですが、最近購入したベイズモデリングの世界を読んでいて非常に面白い話題を発見しました。 ベイズモデリングの世界作者: 伊庭幸人出版社/メーカー: 岩波書店発売日: 2018/01/18メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (4件) を見る…

長らく知人に貸していた「みんなのR」が手元に戻ってきたのでパラパラと見ていたら、見逃していた面白いトピックを見つけたので紹介します。内容としてはこちらの記事とほぼ同じで、基本的には書籍の該当部分を再現しているだけですが、{purrr}のmapを使った…

実務でデータ分析を行うときにしばしば変数間の因果関係の有無およびその強さについて問われることがあるのですが、その回答としてベイジアンネットワークを使いたいと思っていたので調べてみました。 この記事ではベイジアンネットワークを扱うためのパッケ…